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计算统计包含求解非线性方程组的牛顿方法、传统的随机模拟方法等， 又全面地介绍了近些年来发展起来的某些新方法， 如模拟退火算法、基因算法、EM算法、MCMC方法、Bootstrap方法等。最后还提供了各种难度的习题。随着计算机的快速发展， 数理统计中许多涉及大计算量的有效方法也得到了广泛应用与迅猛发展， 可以说， 计算统计已是统计中一个很重要的研究方向。
Tactics for Improving Least Squares Estimation
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Statistical Taylor Expansion
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Improving Policy-Oriented Agent-Based Modeling with History Matching: A Case Study
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Stochastic gradient descent estimation of generalized matrix factorization models with application to single-cell RNA sequencing data
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Effects of the entropy source on Monte Carlo simulations
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Approximations to worst-case data dropping: unmasking failure modes
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Variational autoencoders with latent high-dimensional steady geometric flows for dynamics
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Compact Neural Network Algorithm for Electrocardiogram Classification
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Various approaches to solving nonlinear equations
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Sampling the Bayesian Elastic Net
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Prior Knowledge Accelerate Variance Computing
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singleRcapture: An R Package for Single-Source Capture-Recapture Models
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Scalable marginalization of correlated latent variables with applications to learning particle interaction kernels
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Bind Recovery of Sparse Factor Structures by Signal Cancellation
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参考链接
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